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利用极限学习机,只需设置初始隐藏层节点个数,无需动态调整网络输入的权重及偏置即可得出全局最优解。加入核函数减小极限学习机中易受极端随机设定值影响,模型可以进行自编码网络本身无监督学习,具有对离散数据特征提取能力以及特征表达的鲁棒性。进行了Kaggle两份公开数据集验证仿真。
基于KELM-AE的客户流失预测模型
【摘 要】
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利用极限学习机,只需设置初始隐藏层节点个数,无需动态调整网络输入的权重及偏置即可得出全局最优解。加入核函数减小极限学习机中易受极端随机设定值影响,模型可以进行自编
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年5期
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